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請問(決策樹、Random Forest、Boosting、Adaboot)GBDT和XGBoost的區別是什么?

來源:千鋒教育
發布人:wjy
時間: 2022-09-21 14:58:42 1663743522

  集成學習的集成對象是學習器。

  Bagging和Boosting屬于集成學習的兩類方法。

  Bagging方法有放回地采樣同數量樣本訓練每個學習器,然后再一起集成(簡單投票);

  Boosting方法使用全部樣本(可調權重)依次訓練每個學習器, 迭代集成(平滑加權)。

  決策樹屬于最常用的學習器,其學習過程是從根建立樹, 也就是如何決策葉子節點分裂。

  ID3/C4.5決策樹用信息熵計算最優分裂,CART決策樹用基尼指數計算最優分裂,xgboost決策樹使用二階泰勒展開系數計算最優分裂。

GBDT和XGBoost的區別是什么

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